文摘
地震技术的发展使得被广泛应用于地震资料的解释地层序列帧,储层识别、流体检测等油藏描述所涉及的研究领域。3 d技术的水库一直是关注的焦点,以及困难的研究。信息技术的快速发展和地震勘探程度的不断提高,人们提出了更高的要求,地震资料解释结果的准确性。针对大量的结构和非结构化数据在地震、测井、地质、和其他学科参与地震解释,如何有效地组织和协调分析,发现隐藏的储层结构和油气分布信息一直是地质信息处理技术员的重要话题。本文针对当前high-water-phase摘要胜坨油田开发储层地质研究中存在的问题。地震构造解释和属性分析的基础上,分析了储层的结构特征、沉积特征、储层物理参数特征基于地质、测井解释、岩心分析、钻井和地震解释。利用克里格方法与外部漂移可以配合地震变量建立储层地质模型研究索油田储层。我们将人工智能技术与地质建模技术的地震解释结果探索地震预测的最佳方法。本文研究结果表明,建立的模型的相对误差本文克里格方法是稀疏井相对较小,主要集中在1%左右。考试的稀疏井45井表明,建立的模型基本上是好,例子有精度高。 The research results in this paper have a guiding study of distribution and tapping potentials in the study area, formulating reasonable development and adjustment plans and improving oil recovery.
1。介绍
数据库技术的发展和应用,大量的数据存储在数据库或数据仓库。这些数据通常是多维的。如何充分挖掘有用信息背后复杂的数据已成为人们研究的目标。中出现的许多问题,多维和非结构化数据是最重要的。传统的方法很难处理这种变化。多维数据的分析和研究已成为时代要求。多维分析组织中的数据多维形式,可以灵活地执行不同的分析操作的数据,从不同的角度观察和分析数据,以了解复杂的数据背后的信息和内涵。复杂和多维数据结构促进了多维数据分析技术的广泛应用和快速发展。日益增长的技术使得地震资料广泛应用于多种研究领域涉及地层序列的解释框架,储层识别、和流体检测;使用同步构造板块的地震解释和缺点,结合对比,分层和地层发育特征,应用高精度三维区域,和地震储层解释水平的提高使得地震储层描述的可靠性越来越大(1,2]。复杂断块油气藏的区别和传统水库,水库往往复杂的缺点。下面这些水库,缺点是一个重要组成部分。众所周知,石油是重要的能源之一。它影响着全球经济的发展,军事安全、政治稳定,是一种力量,可以影响世界局势。因此,石油勘探研究一直是一个热情的主题研究。地震勘探研究数据是信息的主要来源。信息的有机结合,特别是研究充分挖掘地震数据的内部信息,取得了许多成果,并改善和扩大勘探的水平。它的主要功能是所有有关或由断层控制,体现在许多缺点在不同层次,不同的方向,不同时期,不同油田的机械性能。结构是减少和破碎形成小断块,形成断块组具有不同的形成和《创世纪》3,4),这类储层的结构特征和其他特征。储层地质建模有很好的条件。目前,油田开发和生产的难度和开发成本正在上升。多学科信息的综合利用具有重要意义。它可以挽救勘探和开发成本,降低风险,提高效益。在过去,经常遇到瓶颈具体问题和方法很难被广泛使用。因此,充分利用多源信息的技术和方法,探索多维信息中包含的地质特征需要进一步的研究。海燕软件是由珍贵的模型,开展精细储层内部结构的解剖,揭示了分布,和描述地质特征的三维空间分布的各种属性提供精确的三维地质体的准确性数值模拟来研究剩余油的分布,使储层非均质性的描述更加准确,偏见的合理的发展规划,采取有效的生产措施5- - - - - -7]。索油田储层是一个滚动背斜油藏复杂的缺点。这是一个沉积体系。地质构造相对复杂,砂体横向变化快,储层非均质性强。索油田的精细地质研究工作起步较晚1号区域,储层地质研究的基本工作非常薄弱。地震和测井资料在油田地质研究的重要数据。广义上说,地震解释可以作为勘探地震资料的应用研究,包括结构解释、地层解释,岩性解释,油气解释,和其他方面的问题。近年来,随着石油地质学的发展,许多新技术和方法需要多学科材料的综合利用。本文的目的是提出有效的多维数据分析方法参与地震油气预测和地震声波测井匹配过程来提高预测的准确性和匹配。到目前为止,还没有整体进行了精细油藏描述工作,导致地层框架和沉积特征。 The understanding of structural characteristics, reservoir characteristics, and geological models is relatively vague, and it should not be necessary for the development and adjustment of reservoirs in the subsequent water flooding stage [8- - - - - -10]。是不断的发展状况和地质研究的困难,克里格建模作为一个结构,沉积微相的控制下。提高油气预测的准确性可以降低勘探开发成本,降低风险,提高效益。地震测井资料的有效匹配两者之间的一座桥梁,它是基础和关键问题的探索过程如油藏描述、储层反演和地震岩性解释。因此,它具有重要意义学习良好的油气预测方法和地震测井资料相关匹配方法。空间物理性质进行了研究,材料的非均质性是澄清,油田的可视化实现。这将进一步研究下储层的分布的开发调整,方案和进一步提高采收率具有重要意义[11,12]。当技术的发展,智能设备将能够进入不同区域社会通过各种先进的技术,如信息安全、智能制造、智能医疗、交通、智能、智能农业、信息安全,和机器制造业,使他们能够发挥巨大的社会权力和影响力。因此,它在地质领域的作用也是显而易见的。这个课题的目的是研究信息融合和多维数据分析的基于油气预测的问题基于地球物理勘查数据,如地震和测井。首先,我们进行地震测井资料之间的相关性分析和处理,将两个划分为一个单元域通过外国匹配方法,并组织源油气预测过程中影响因素数据的多维数据模型。经过分析和处理,提出了相应的多维分析方法,并结合支持向量机和信息融合的方法用于油气预测(13,14]。
本章首先分析了地震测井资料不匹配的原因和表现,然后介绍了外国匹配的过程。身上带有转换、合成地震记录制作和匹配算法的流程步骤分别进行了研究,综合相关匹配和获得。这些包括建立一个基于时间偏移速度和速度深度模型提出一种自适应身上带有转换,考虑实际密度测井曲线的影响,获得反射系数。三维地质建模的关键技术之一是空间研究和可视化数据。提高速度、效率和精度地质建模、唐等人提出了一种快速point-line-area-body进步3 d技术方法。唐等人第一次使用钻井地层数据通过人机交互建立地质剖面,然后恢复真正的地质剖面的位置根据钻井三维空间坐标。在此基础上,Bingyin唐利用克里格插值建立了一系列地层模型使用相同的地层线配置文件。在此基础上,建立完成的框架模型。最后,唐等人利用二元空间分割(BSP)矢量剪切技术来减少模型边界,建立了3 d学习区(15,16]。在复杂的反向断块油气藏,水库可能会反复钻在垂直井,使这些储层地质建模最麻烦的建模活动之一。传统的储层地质建模方法不能很好描述叠加结构和逆断块油藏的储层特征,导致不准确和不可靠的储层地质模型、变形和储备损失(17]。由于水库和水库的损失,实际水库利用扩大模型无法描述。为此,Renbo歌已经开发了一系列的技术来解决这一技术问题,主要包括multiboundary技术、故障隔离技术,叠加库区完全覆盖矩形角点网格系统,和其他油藏数值模拟放大技术。我们建立了一个有效的解决方案结构建模、数值模拟升级,和其他问题在地质建模复杂的反向断块油气藏。歌等人综合使用地震构造解释、沉积相、地层对比,井,和其他数据,建立一个准确Yingdong 1储层地质模型和油藏数值模拟的动态预测模型。实际应用表明,预测输出之间的匹配率和2年期实际产出超过95%18,19]。的不同组合形成的系统漏洞,洞穴,和骨折是主要的研究对象。储层建模是油藏描述的关键技术。碳酸盐岩储层的三维地质建模方法具有重要意义和强烈的各向异性与碎屑岩储层的不同。郭等人利用地质统计学算法的基础上,准确的建模结构。结合有机方法的优点和确定的特性,主应力区被描述为一个整体,它是应用于3 d技术碳酸盐岩储层与外国的集成数据建模过程中,形成一个全面的碳酸盐岩储层建模方法,用动态和静态数据约束提供准确的油藏数值,为中奥陶世碳酸盐岩储层的高精度组合Halatang油田的勘探和开发。部署高效的组织提供了一个可靠的基础(7,20.]。与矿石勘探难度的增加在浅表面存款和资源勘探深度的增加,三维建模技术的应用在深矿勘探越来越明显,和它的准确性直接决定了地质机构的理解程度和成矿条件。为此,瞿等人一旦提出一组异常信息提取技术结合航磁数据处理和三维地质建模。逆选择的获取各个部分的地质模型:三维地质单元部分的连接方法。起伏的地形的三维地质模型是一个模型的每个地方21,22];奖励整个三维地质模型的仿真结果和地质单元。瞿等人添加合理的地质约束和修改模型通过与试验结果的比较分析。通过多个调整,模型是在最大程度上接近实际情况。该数学模型可以较好地反映地质信息(23,24]。
本文介绍了克里格方法。在分析结构特点、沉积的外表或索油田油藏储层参数,与外部漂移的克里格方法,它可以配合地震变量,使储层地质模型研究索油田储层。地质模型的相对误差建立了变薄的本文主要集中在1%左右。它可以知道建立模型基本上是好的,它具有较高的精度。本文的研究成果有指导作用的研究剩余的分布的研究,挖掘潜力,制定合理的开发和调整计划,改善复苏因素(25]
2。该方法
2.1。储层地质和开发的概述
索油田位于东营凹陷在济阳萧条时期,北方Chenjiazhuang隆起,Kendong Qingqingzi东隆起,利津石油凹陷西南部,Minfeng石油东部凹陷。Dongxin油田中央隆起带与晚白垩世,三级断层,焉耆盆地复杂凸起包围。一般特征是相对简单的基础结构和复杂的结构。很少有折叠和许多缺点,和正常故障具有不同性质和不同等级basin-dipping断层系统。东营凹陷位于南部在渤海湾盆地济阳萧条。凹陷是连接相邻断层相邻状隆起。它的基本结构类型是semi-earthed裂谷盆地北部断层和断层南部。长期继承萧条是由周围的基岩隆起和大型basin-dipping同生断层,和陷阱形成的各种缺点成为有利的位置。凹陷的油气生成迁移到这些陷阱和积累。正是在这种地质背景,索油田已成为一个在的地方。 Shengtuo Oilfield has a high-quality oil production area and a rich source supply area, as well as good oil and gas closed conditions. It is an oil-bearing area with abundant oil sources and provenances in Shengli Oilfield.
2.1.1。结构特点
索油田形成的Shenglicun背斜东部和西部的莘庄背斜Shengbei断层的下降盘。构造位置位于东营凹陷北部陡坡,莘庄,胜利的村庄。Yonganzhen断层带的北部是Chenjiazhuang隆起与Chennan断层在北方,Yonganzhen断裂带东、西方利津断层带,和中央断裂带在南方。东营结构连接鞍座和连接到利津深度抑郁西南部。这是一个逆牵引背斜构造的降板Shengbei弧形大断层。摘要胜坨地区主要的结构体系是由北部陡坡断层系统和中央背斜构造带,它可以进一步分为三个二级构造单元,即北部两个步骤,中央背斜构造带,抑郁症和鼻构造带,南部区域。
2.1.2。地层特征
钻井数据显示,下第三系和新第三纪地层圣意地区为了Kongdian地方,沙河街组地层(分为沙四、沙三、沙2,和沙1),明华司长管涛东营形成,形成与城市的形成。它是沙河街组地层为主要油层。从下第三系沙河街组地层为上第三系馆陶组Minghuazhen形成,索油田经历了两大沉积周期。第三部分的沙3沙的上部2从更深层次的湖泊三角洲是一个过程。这条河相:沙2沙1,东营的形成,馆陶组。从水中Minghuazhen形成再次进入消退,从湖泊三角洲沉积演化,河流。
2.1.3。储层特征
(1)岩石矿物。石油的组成层是在底部。排序的上部砂岩,底部是糟糕的选择。水泥类型主要是接触和孔隙接触。水泥是粘土矿物蒙脱石和高岭石。
(2)岩性特征。1.3的砂层组的沙河街组二段是由紫红色、灰绿色泥岩,好材料。砂岩厚度2.4米,最大厚度为10米。
(3)砂形成集团。砂体主要是积极的节奏或复合节奏。较低的砂组的岩性粗向上薄,砂组粗和细粒度。
(4)储层参数分布特征。沉积微相控制砂体的形态和分布。小层砂体主要分布在网络和乐队的形状。砂体的厚度阶段相对较大,中部和砂体的边缘薄。多孔和效果水库主要是分布在沙子石头发达的地方,砂体并不发达,或薄砂的孔隙度和渗透率明显恶化。
2.1.4。地层温度和压力特征
最初的20.2分,饱和压力有10.9 - -14.2 MPa, ground-saturated压差是6 - 9 MPa。原始地层温度为80°C,经过多年的注水开发,当前的形成温度已经下降到750°C。
2.2。确定性建模方法
目前,结合确定性建模和随机建模通常是用于建立储层地质模型。确定性建模是基于确定性数据和推断独特而明确的储层参数之间的点。然而,在不完善的数据的情况下,仍然有一些不确定因素在人们的理解水库,和很难把握其真正的特征。因此,水库被认为是随机的。随机建模是根据已知信息,使用随机函数理论和应用随机模拟方法。这种方法识别储层参数在控制点有一定程度的不确定性,也就是说,一定程度的随机性。大数据技术是产品发展的一个特定的网络背景下的人工智能水平。它能帮助人们解决实际问题,所以重要的是不仅要创造良好的网络环境,也提高网络的实用性和灵活性。可以看出,大数据技术有一个持久的影响在未来社会的发展。
2.2.1。水库地震方法
储层主要使用地震数据来研究几何地震学方法,岩性和储层参数分布。从熟悉点,应用地震横向预测技术预测井间参数和建立一个3 d触摸机器。该方法主要包括三维地震和cross-well-seismic方法。
2.2.2。储层沉积学方法
储层沉积学方法是基于等时地层对比和沉积模型,建立了储层结构模型通过井间砂体对比。模型的井间对比,单井相分析:一般来说,井间的解释依赖于相似或不同的井间测井曲线。更科学的方法使用多个学科综合和集成方法解释。
2.2.3。克里格方法
井间插值是一种常见的方法,建立一个确定的储层参数分布模型。根据一些已知的信息,一个变异函数是用来使一个最优估计的无偏估计未知的价值点。克里格方法最小化误差的方差。普通克里格方法是一种更常用的方法。基本原理如下。
它假定区域化变量满足二阶平稳假设和eigenhypothesis。它的数学期望 ,协方差函数 ,和变异函数存在,这是
让是一个二阶平稳随机函数,该样品地点, ,和点的估计量是
其中,是权重系数,表明观察的程度的贡献估计的价值在每个空间样本 。克里格的关键算法计算权重系数 。权重系数的计算必须满足两个条件:(1)让是一个目标 ,也就是说, 。当时 ,也就是说, 有 。(2)估计方差最小化;也就是说,减少的数量值或数量的价值 。它可以表达的方差函数:
最小化估计方差,根据拉格朗日乘数原理,让 ,找到的偏导数来和 ,让克里格的偏导数为0:
完成后,
解决系统的线性情况下(8),发现体重系数和拉格朗日因子,让他们到公式(4)和(6),得到估计的值和估计方差,分别。变差函数的存在,根据协方差函数和方差图的关系, ,和方差图用于表示,也就是说,
一个系统的例子也可以表示为一个矩阵。
普通克里格方程
求解方程(11),我们可以得到 ,和它的估计方差
普通克里格插值的前提如下:根据空间的结构,选择适当的变差函数模型并寻找方差图:(1)网格,就是一系列的选择区域和网格的大小;(2)计算估计点的坐标(即网格节点);(3)根据搜索策略(闭点距离搜索、定位搜索),选择适当的参考点;(4)发现方程组的系数基于获得的变异函数;(5)解决方程组陆(使用方法),找到权重系数 ;(6)估计在公式(4)插值点的数量;(7)重复步骤(2)(6)直到网格节点的值都是获得。
2.3。随机建模方法
(1)常用的随机模型的三维地质建模的核心内容是在储层地质研究开发阶段,上述基础研究工作的一个总结,和数值模拟的基础。根据研究的随机特征现象,随机模型可分为离散模型,连续模型和混合模型;根据模拟单元的特点,随机模型可分为靶向性随机模型和基于像素随机模型如下:(我)离散模型(基于目标):这个技巧是岩石类型分布、裂缝和断层分布、大小、等标点符号,截断高斯随机领域,马尔可夫随机域,两点直方图离散随机模型。(2)连续模型(基于像素):这个方程是用来描述储层参数的连续变化的特点:空间分布的孔隙度、渗透率、流体饱和度。高斯域和分形随机域的连续模型。(3)混合模型(两步模型):在实际应用中,上述两种类型的模型通常组合在一起。第一步是建立一个离散的模型来描述储层的各种异构特征。第二步是建立一个连续模型来表示岩石的空间变化和分布参数。(2)对随机模型的适用性。自随机模拟的应用在石油领域,各种各样的随机模拟方法开发了基于不同的目的,包括不同的随机模型和不同的仿真算法,如布尔模型,截断高斯域,指标模拟,马尔可夫随机域,两点和多点直方图,由于不同的模拟方法有不同的仿真效果。因此,选择适当的随机模型和不同的仿真算法应该根据研究对象。国内外许多学者进行了研究,获得了非常有效。(3)序贯高斯模拟方法。序贯高斯模拟方法是快速和简单。它更适合模拟一些岩石物理性质与连续中间值和分散,如孔隙度。原则如下:让是随机变量。基于变差函数的计算,解决了普通克里格方程获得区域化变量的均值和方差的分布来确定累积条件分布函数(ccdf)给任何类型的n有条件的数据。取一个样本(ccdf)和参与下一个仿真。随机变量都必须遵循正态分布。(4)序贯高斯cosimulation方法。序贯高斯cosimulation是找到每个节点的累积分布函数在不同的随机路径和提取累积分布函数的模拟值。该方法可以实现井间约束,实现储层的横向预测。其目的是恢复多变量空间关系。由于储层物性参数之间的相互依存关系,协作区划的模拟肯定会更符合地质情况。
2.4。模型建设
模型是由地层模型和故障模型。这是一个重要的三维地质建模的基础。它直接反映了储层的三维空间框架。这也是一个全面反映了地质体的结构特点和小层特性。因此,成立的准确性直接影响后来的储层参数模型的准确性。
2.4.1。地层模型
为了控制储层特征和砂体沉积单元的分布规律,必须精制地层模型,和地层模型的控制接口必须精制小级别,建立每一层的层模型。地质分层数据用作条件数据,所以,每个小层模型建立更准确地反映了地层的结构波动。然而,由于缺陷的基本数据和地质条件的复杂性,经常有许多反常点软件的计算结果不与周围的环境相协调。解决方案是基于基本数据的实施;结合地质知识,纠正。使用“top-bottom-bottom,那末插入”的方法更好的解决层次和厚度之间的关系。
2.4.2。故障模型
建模方法的缺点有很多,基本上,他们根据不同的故障模拟断层的生产数据(如遇到断点的深度由单一的油井,断层线从地震构造解释、断层多边形,和地层空隙)形状(趋势,趋势,倾向,曲率,等等)。但最终方法的选择取决于断层建模的数据。断层建模的最终目标是建立一套错列反映断层面的属性(倾角、方位角、空间扩展、曲率等)。断层的距离是由结构性下降(分层数据)。错的地方距离不匹配的地质认识,它是通过调整控制点控制的故障,飞机的十字路口。
3所示。实验
3.1。建模的步骤
海燕的软件是一个复杂的断块油藏利用克里格方法,和储层结构模型(包括地层模型和故障模型),沉积微相模型和属性模型建立顺序:(1)收集各种类型的数据包括钻井数据,小层砂体数据、故障数据,和其他相关数据,建立一个层的储层模型在此基础上。(2)建立储层断层模型。故障模型的基础是复杂断块油气藏的地质模型。只有通过建立高精度故障模型相模型和属性模型可以在此基础上建立的。模拟的缺点,缺点和自上而下的表面三维地震解释应该用于构建的故障模型的基础上,结合从钻井获得的故障点。(3)成立后的层模型和断层模型、水库的结构模型。3 d总是沉积微相。不同的沉积微相控制的物理性质不同的沉积岩;也就是说,它们的空间分布决定了岩石物理性质的分布。因此,建立沉积微相模型是相控建模的基础。(4)建模的属性是良好的使用。属性参数模型(孔隙度、渗透率和含油饱和度)是基于均值和均方误差的各种物理性质参数和沉积微相模型的基础上建立了骨架。
3.2。数据准备和预处理
数据准备储层地质建模使用描述必须有一个完整的地质数据库。使结构模型,数据必须为核心海拔修正之前可用于储层地质建模、和错误必须位于与遇到的断点数据。与大角度倾斜井变位,偏转建模之前必须纠正。根据建模软件海燕的要求,结合1.3砂层储层的地质特征的第二个成员在圣意区沙河街组地层,该模型主要是基于以下数据:(1)钻井数据:包括原始数据和结果通过钻探,如井口数据包括名称、位置坐标数据,表面核心高程,以及轨迹数据(测深,挠度和方位),布高程数据,和钻层数据。(2)小层砂体数据:包括小层砂体顶部和底部的数据除以罚款的对比。(3)故障数据:故障数据可以获得从结构地震解释或数字地图。后者用于建模,也有断点数据获得钻探。(4)测井资料:包括原始测井曲线数据,孔隙度、渗透率、含油饱和度、渗透率变异系数从日志中获得。
3.3。偏差和核心海拔修正
人们普遍认为,井角小于5。好是直接如果倾角大于5。然而,它不能反映每个深度点的垂直深度的好,真正的底层数据结构条目,它必须纠正偏差。偏差的数据导入到海燕软件,软件会自动执行偏差校正和生成轨迹。地面波动和核心的高度的差异有一定的营销结构模型的建立。因此,核心补偿高度改正之前应该进行建模。海平面高度改正通常使用范围基本模型和网格的决心。网格建模过程中需要设计。网格的形状、大小和方向的地质模型会影响一代砂体骨架模型和属性模型。因此,建立一个准确的沉积微相模型和属性模型,必须设计一个合理的网格。 When designing the grid of the 1.3 sand layer group in Shengyi District, the following factors were considered:(1)沉积物源的方向:网格设计应考虑沉积物源的主要方向,这有利于数据分析和估计的方差图。(2)生产过程中的流体供给方向:网格方向应尽可能平行流动方向。这是一个水库渗流数值模拟模型的要求。此外,网格方向是统一生产井网,它可以减少数值模拟的死节点。(3)网格的类型和大小,模拟复杂的结构形式,最明显的优点是网格的角落。如果故障区域发展的研究中,可以选择这种类型的网格;网格大小的选择不仅要满足小规模随机砂体仿真的需要,但也完全反映结构层的准确性,因为1 - 3砂地层的储层间距接近250。考虑开发井网和故障的因素,本研究将平面上的网格步长设置为30 m×30 m,和飞机网格数量是221×141。垂直网格主要考虑夹层的厚度。最后垂直网格数量是79,总网格数是2461719。
4所示。讨论
4.1。孔隙度模拟分析
信息技术的快速发展使我们进入一个信息数据爆炸的时代。庞大和多元化的信息数据是知识的重要载体。为了发现更多有用的知识从大量复杂的信息数据,我们有必要研究信息。当前的现实数据是巨大的和多维的特点,以及数据收集也发生了显著变化。其主要特点主要包括有大数据量,是多维的,和非结构化。
根据储层参数解释为加载日志,每个小层的孔隙度模拟分析和拟合。表1和图1的仿真分析的每个小层孔隙度1.3砂层组。
从表1和图1可以看到,它的最小变化的每个小层孔隙度模拟变异函数1砂组为1310.7,最大值为1443.6,中等范围的最小值为689.3,最大值为756.6。的主要范围的最小值砂组为1411.5,最大值为1450.2,中等范围的最小值为673.2,最大值为714.9。垂直距离是40.5,金块常数是0。
4.2。透光率仿真分析
根据储层参数解释为加载日志,进行了仿真分析。表2和图21.3显示了仿真分析的砂层组第二的圣意地区沙河街组地层。
在数据分析所面临的许多问题中,多维和非结构化数据是最重要的。之前的单位函数变量的方法和线性分析方法很难处理这种变化。通常的方法是将非结构化的信息转换为一个结构化的结构。执行分析,但这种变化往往是在失去部分相关信息的成本。生产的多维数据分析技术有效地解决了这一问题。它提出了新的分析方法对于复杂多维数据,提高数据的利用率。表中可以看到2和图2模拟变化的最小变异函数的渗透率小层的砂层组为1434.6,最大值为1692.9,最大的二级范围为546.7,最大是875.8:2。的最小值的主要范围层组为1356.9,最大是1536.9,中等范围的最小值为744.9,最大是784.2;砂组的3分钟的主要范围是1239,最大是1769.3,和中等范围的最小值是682,最大是827.7。垂直距离是43.5,金块常数是0。
4.3。韵律分析孔隙度模型
韵律层孔隙度模型试验是进行模型建立的方法,并分析结果韵律层的孔隙度模型试验结果如图3。
模型是一种表达人们的理解和对系统的理解,过程,或概念的研究。这是一个正式的描述客观世界的人。在现实世界中不同的抽象级别中表现为不同程度的抽象数据模型。对日益复杂的数据信息,关系数据模型不再适用于代表数据的结构和语义信息,和多维数据模型已经进入了人们的视线。
从图可以看出3韵律层孔隙度模型是测试后,变薄的原始孔隙度和孔隙度模拟近似相等,分布在一条直线的Y=X,表明建立实际的地质情况。基本上是一致的,表明本文中使用的建模方法是可行的。
4.4。相对误差分析稀疏的井
关于考试的稀疏井使用的模型建立的方法,减少井的相对误差分析结果如图所示4。
聚合数据指的是数据集完成基本的聚合得到的数据通过统计数据或分析,所以这种类型的数据库也被称为统计数据库。这种类型的数据库中存储的数据项不同于普通的数据库,和存储已不再是简单的数据值,但相对复杂的数据结构,如向量,关系和时间序列。这样的数据项被称为统计对象。图4表明,相对稀疏的井相对较小,主要集中在1%左右。考试的稀疏井45井表明,建立的模型已基本得到准确性。
5。结论
信息融合是第一个叫做数据融合,它起源于早期的军事应用。随着信息技术的发展,一个更广义的概念,提出了“信息融合”。信息融合是人类大脑的灵感来自于处理复杂的问题:流程的分析、预测和评估多源信息。地震预测技术的进步给人们带来了很多好处。它不仅能帮助人们减少人员伤亡和财产损失的地震,但他们也可以发挥指导作用在地质建模技术。本文解决了在索油田高含水油藏地质研究和当前发展现状和问题。地震构造解释和属性分析的基础上,根据地质、测井解释、岩心分析、钻井、地震解释,和其他数据,结构特点,分析了储层沉积特征和存储。形成的物理参数进行了研究。克里格方法与外部漂移的能力配合地震储层研究索油田储层的变量。分析人工智能的开发过程之前和之后,我们可以看到,人工智能往往导致失败当人工智能的文化环境的变化,和不匹配的信息。 So, the best way is to combine the external information community and social media to bring a huge impetus to the transformation of artificial intelligence. Seismic data and logging data are different manifestations of underground geology. Compared with the same reservoir petrophysical model, they have certain correlation characteristics. The combination of the two data can better perform seismic interpretation. However, because the seismic and logging methods are not used, they represent information of different scales. Therefore, there are certain differences between the two types of data and cannot be directly used in a comprehensive manner. The matching problem between the two has become a hot research topic.
匹配的地震资料和测井资料的研究已成为一个主要问题在地震岩性解释的过程中,储层反演和检测,油藏描述。对于外国匹配的问题,通过测井资料和地震资料通常是相关合成地震记录。根据实际地震资料、测井资料和地震子波卷积操作用于获得合成地震记录匹配和调整。让它匹配旁边的地震数据准确。关于non-phase-controlled孔隙度和渗透率模型建立的方法用于本文、财产分布在一些地区是相当不同的沉积微相;并通过相位控制属性建模、储层的分布特性和相应的沙子可以实现。沉积微相的一致性使储层属性的描述更准确、合理。因此,相控属性建模更为合理。可以看出检验的模拟值和红值好点和稀释好检查,虽然有一定的误差之间的模拟数据和实际地质条件,这种情况是不可避免的,误差在允许的范围内。建立的模型具有较高的精度,模型是地质条件,所以建模方法被认为是可行的。
地震勘探方法是人为地选择拍摄点在一个特定的区域激发地震波并获得响应记录地震波的地下介质的弹性和密度。这些响应记录我们经常所说的地震记录。的分析是用来推断地质地震记录。此外,本文中使用的模型建立的方法表明,稀释井的相对误差相对较小,主要集中在1%左右。考试的稀疏井45井表明,建立的模型主要有精度高。本文的研究成果有一个指导研究关于剩余分布研究,挖掘潜力,制定合理的开发和调整计划,改善复苏的因素。
数据可用性
没有数据被用来支持本研究。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
确认
这项工作得到了国家自然科学基金(批准号441972258)和杰出青年科学基金中国青海省(批准号2021 - zj - 980 - q)。